Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Презентация по мотивации.doc
Скачиваний:
48
Добавлен:
12.03.2016
Размер:
662.53 Кб
Скачать

Модель принятия риска д. Аткинсона

Одним из первых предложил общую теорию мотивации. Эта теория объясняет поведение человека, направленное на достижение цели, на выполнение поставленной задачи. Аткинсон создал модель принятия риска – один из первых примеров символического представления мотивации.

1) Аткинсон предполагает, что в любой ситуации действуют две тенденции: стремление к успеху (Су) и стремление к избеганию неудач (Син). Эти тенденции разнонаправлены

От степени выраженности этих тенденций зависит сила мотивации, то есть результирующее стремление выполнить поставленную задачу

Свз = Су + Син.

Каждое из этих стремлений является функцией 3х составляющих:

Су = Мду х СВу х СЦу Син = Мин х СВн х (-СЦн)

Мду – мотив достижения успеха

СВу – субъективная вероятность успеха

СЦу – субъективная ценность успеха

Мин – мотив избегания неудачи

СВн – субъективная вероятность неудачи

СЦн– субъективная ценность неудачи

2) Аткинсон пришел к выводу (допустил), что субъективная вероятность успеха (СВу) и субъективная вероятность неудачи (СВн) находятся в обратной зависимости от их субъективной ценности СЦу и СЦн).

Итоговый показатель (Свз) стремления выполнить задачу (сила мотивации) зависит от стремления достичь цели (Су) плюс стремления избежать неудачи (Син). Все переменные, связанные с достижением успеха или избеганием неудачи вошли в формулу:

Свз = Су + Син = (Мду х СВу х СЦу) + (Мин х СВн х (–СЦн))

3) Аткинсон вводит ситуацию риска. Это ситуация, когда СВу = СВн (50х50)

В случае, когда вероятности успеха и неудач одинаковы, проявит себя первая составляющая- мотивация достижения успеха (Мсу). Свз = Мду +Мин

Можно рассмотреть 2 варианта:

1) Мду > Мин. В этом случае результирующая тенденция будет положительной, то есть испытуемый пойдет на риск. Он будет выбирать задачи средней сложности, и постепенно будет повышать эту сложность в случае успеха. Это и есть преобладание «мотива достижения успеха» в ситуации риска.

2) Мин > Мду. Результирующая тенденция будет отрицательной. В принципе человек не хочет рисковать, однако, из чувства сотрудничества или ожидания поддержки со стороны экспериментатора, он сделает выбор. Но этот выбор будет совсем иной: или выберет самые легкие задачи (СВн мала, и неудачи можно избежать), или самые трудные (СВн велика, а, значит, мала СЦн)

Мотивация и продуктивность деятельности. Понятие оптимума мотивации, закон Йеркса – Додсона

Первые работы, в которых экспериментально было доказано существование оптимума мотивации – это опыты американских исследователей Йеркса и Додсона с животными.В опыте варьировались два фактора:

1) Сложность задачи. Важная гипотеза Йеркса и Додсона состояла в том, что оптимальная мотивация связана со сложностью задачи.

2) Отрицательное подкрепление. Это мотивационный фактор.

Опыт: животное находится между двумя тоннелями, закрытыми соответственно белой и черной дверцей. Приманка всегда там, где белая дверца. Дверцы от пробы к пробе меняются местами в случайном порядке. Затем задачу усложняют меняя дверцы на различные серые дверцы и т.д. Животное в результате должно научиться различать цвета.

Первый полученный результат: для легких задач оптимальна сильная мотивация. Именно в этом случае выполняется закон Торндайка. Сильная мотивация провоцирует шаблонные способы решения задачи, она необходима в стереотипной ситуации.

Второй результат: для сложных задач оптимальна слабая мотивация. Если мотивация была бы сильной, то она провоцировала бы шаблонные способы решения задачи. А сложная задача не может быть решена по шаблону.

Один из выводов этого закона: одну и ту же задачу можно сделать и легкой и трудной в зависимости от того, какой используется уровень мотивации. Сверхмотивация может усложнить даже легкую задачу. Слишком сильная мотивация является излишней.

В каждом случае имеется оптимум мотивации, при котором научение является наиболее быстрым. Этот оптимум зависит и от трудности задачи.

Закон Йеркса-Додсона можно сформулировать следующим образом: «С увеличением трудности задачи интенсивность наказания, определяющая оптимальную скорость научения, должна приближаться к пороговой величине».

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]